Vergleiche zwei Gesichter (und ihre Ähnlichkeit)

Ja, Sie können absolut Eigenfaces verwenden. Die Trainingsgesichter haben nichts zu tun, mit den zwei Gesichtern, die Sie für die Gesichtserkennung vergleichen. Haben Sie eine Trainingsgesichtsgalerie von ungefähr 100 Gesichtern. Um dann Ihre beiden Gesichter zu vergleichen (Gesicht_1 und Gesicht_2), führen Sie eine Eigenflächenzerlegung für jedes Gesicht mit den 100 Gesichtern in Ihrer Trainingsgalerie durch. Also zum Beispiel face_1 = [2 3 1 5 ...] * [eigFace1 eigface2 eigface3 eigface4 ...] 'und dasselbe für das zweite Gesicht. Den Vektor, den ich oben im Beispiel [2 3 1 5 ...] gezeigt habe, vergleiche ihn für jede Ihrer beiden Gesichtszerlegungen in einer Art Distanzalgorithmus (ob es eine euklidische Distanz oder eine andere Distanzmetrik ist). Wenn die Entfernung innerhalb einer bestimmten Schwelle liegt, kann man sagen, dass sie gleich sind. Denken Sie daran, wenn Sie Eigengesichter verwenden, müssen Pose, Beleuchtungsbedingungen, Größe und Hintergrund aller Trainingsbilder sowie die Gesichter, die Sie vergleichen möchten, normalisiert werden. Die Augen, Nasen, ein Mund müssen auch so aufgereiht wie möglich sein.

Versuchen Sie zu vergessen, dass Sie Gesichter vergleichen. Finden Sie SURF-Schlüsselpunkte für beide Fotos, passen Sie ihre Deskriptoren an. Als Bewertung der Ähnlichkeit des Fotos verwenden Sie das Verhältnis der Anzahl der übereinstimmenden Deskriptoren zur Anzahl aller Deskriptoren.

• Sie können die Vergleichsfunktion verwenden, die von openbr stammt.Sie ​​geben Ihnen einen übereinstimmenden Prozentsatz von zwei Gesichtern.

• Und es gibt diese Werte basierend auf min, max, mean, stddev sowohl für echte als auch für Betrüger.